面试题：Kotlin与Redis集成时如何处理缓存穿透问题

Question

在Kotlin与Redis缓存集成的场景下，假设应用频繁请求不存在的数据导致缓存穿透，详细阐述你会采取哪些措施来解决这个问题，并用Kotlin代码实现其中一种解决方案，例如布隆过滤器的使用。

Answer 1

解决缓存穿透的措施

1. 布隆过滤器：在请求数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。布隆过滤器可以高效地判断一个元素是否属于一个集合，虽然存在一定误判率，但能有效拦截大量不存在的数据请求，避免穿透到数据库。
2. 缓存空值：当从数据库查询到数据不存在时，也将这个空值缓存起来，并设置一个较短的过期时间，这样后续相同请求可以直接从缓存获取空值，而不会穿透到数据库。

布隆过滤器的Kotlin代码实现

import com.google.common.hash.BloomFilter
import com.google.common.hash.Funnels
import java.nio.charset.StandardCharsets

class BloomFilterUtil {
    private val expectedInsertions = 1000000L
    private val fpp = 0.01
    private val bloomFilter: BloomFilter<CharSequence> = BloomFilter.create(
        Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),
        expectedInsertions,
        fpp
    )

    fun put(value: String) {
        bloomFilter.put(value)
    }

    fun mightContain(value: String): Boolean {
        return bloomFilter.mightContain(value)
    }
}

使用示例：

fun main() {
    val bloomFilterUtil = BloomFilterUtil()
    val data = "exampleData"
    bloomFilterUtil.put(data)
    if (bloomFilterUtil.mightContain(data)) {
        // 这里可以去查询缓存或数据库
        println("数据可能存在，进行后续查询操作")
    } else {
        println("数据大概率不存在，直接返回")
    }
}